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Keyword Topic Clustering: für Google Ads Accounts, Kampagnen und Mitbewerberanalysen

Mit der Hugging-Face-App für das Keyword Clustering für Google Ads von Zayed Uddin Chowdhury kannst du mithilfe von Machine Learning automatisch die Keywords von Kampagnen oder ganzen Google Ads Accounts oder Mitbewerbern in Topic Clustern sortieren und in einem Streudiagramm einsehen.

Wie kannst du dir schnell einen Überblick über hunderte von Keywords aus einem Google Ads Account oder von Mitbewerbern verschaffen? Das geht mit Keyword Topic Clustering. Zayed Uddin Chowdhury hat dazu eine App auf Hugging Face veröffentlicht, in der du mithilfe von Machine Learning automatisch einen größeren Keyword-Datensatz in Topics clustern kannst. Dabei werden für die Keywords automatisch die semantisch wahrscheinlichsten Topic-Kategorien erstellt und die Keywords werden darunter subsumiert und sortiert. Du kannst unterschiedliche Modelle für das Machine Learning verwenden und zum Schluss das Keyword Topic Clustering in einem Streudiagramm einsehen, dessen Abstände du für die Darstellung konfigurieren. So siehst du auf einen Blick, welche Themengebiete ein Google Ads Account oder ein Mitbewerber bedient. Insbesondere dann, wenn du viele Google Ads Konten, beziehungsweise viele Mitbewerber analysieren möchtest, ist das Gold wert.

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Keyword Topic Clustering für Google Ads Account-Überblick und Mitbewerberanalysen

Für das Keyword Topic Clustering für Google Ads brauchst du zunächst Keywords oder Suchbegriffe, die du zuordnen möchtest. Wenn du ein solches Keyword Topic Clustering für einen Google Ads Account durchführst, kannst du entsprechend alle eingebuchten Keywords des Accounts oder alle zugeordneten Suchbegriffe zu den Keywords als CSV-Datei herunterladen, um Keyword Topic Cluster für sie zu erstellen.

Du kannst aber auch die eingebuchten Keywords von Mitbewerbern analysieren: Mit Anwendungen wie Sistrix, Semrush oder Ahrefs kannst du im Zeitverlauf die Google-Ads-Keywords oder die Anzeigentexte von Mitbewerber-Websites ebenfalls im CSV-Format herunterladen. Den Keyword-Datensatz im CSV-Format kannst du anschließend im Keyword Topic Clustering für Google Ads auf Hugging Face von Zayed Uddin Chowdhury einspeisen, um daraus mit Machine Learning automatisch Oberkategorien in einem Topic Cluster zu bekommen. 

Vorteil: Du kannst sowohl für eigene Google Ads Accounts als auch für Mitbewerberanalyse in Sekundenschnelle einen Überblick über die Abdeckung und Gewichtung der Themengebiete des Accounts erhalten – und zwar in einem Streudiagramm. Dadurch siehst du auf einen Blick, mit welchen Themen und mit welcher Intensität auf welchem Thema ein Mitbewerber oder Google Ads Account wirbt.

Wie funktioniert das Keyword Topic Clustering für Google Ads auf Hugging Face von Zayed Uddin Chowdhury?

Sobald du deinen CSV-Datensatz vorbereitet hast, kannst du direkt auf der  Keyword Topic Clustering App von Zayed Uddin Chowdhury auf Hugging Face loslegen, die Datei hochladen, ein Machine-Learning-Modell zur Datenauswertung festlegen und dir die Keyword Topic Cluster anzeigen lassen. Keyword Topic Clustering für Google Ads: Lade deine CSV-Datei mit Google-Ads-Keywords hoch und wähle ein Machine-Learning-Modell zur Datenverarbeitung aus, sowie ein Repräsentationsmodell für die Sortierung der Keywords in den Topic Clustern. Starte anschließend die App.

So sieht das Keyword Topic Clustering für Google Ads aus. Hier kannst du deine CSV-Datei mit den Keywords hochladen.

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Fertige Google Ads Keyword Topic Cluster

Nun erhältst du die finalen Keyword Topic Cluster mit subsumierten Keywords in Form eines tabellarischen Datensatzes. Diesen kannst du wiederum als CSV-Datei herunterladen, um sie zum Beispiel an ein Looker Studio für die Präsentation einer Mitbewerberanalyse in einer Tabelle anzuschließen. Hier gibt es einen Button, mit dem du die Keyword Topic Cluster für Google Ads auch direkt in einem justierbaren Streudiagramm darstellen kannst.

Darstellung der Keyword Topic Cluster für Google Ads in tabellarischer Form. Diesen Datensatz kannst du als CSV-Datei herunterladen.

Streudiagramm der Keyword Topic Cluster aus Google Ads: Karte über Themengewichtungen

Bei der Ausgabe der Keyword Topic Cluster in einem Streudiagramm kannst du die Abstände verstellen und somit eine Karte über die Themenwahl und Intensitäten der Themengewichtungen des Werbetreibenden erhalten. Ideal also für eine Mitbewerberanalyse für einen blitzschnellen Überblick über die Prioritäten eines Werbetreibenden. Dadurch lässt sich nämlich einsehen, welche Themen bei Google Ads (anhand der Intensität der Gewichtungen) zu funktionieren scheinen.

Mit einer Terminauswahl mittels eines Calendly-Kalenders kannst du das Commitment deiner Leadformular-Leads steigern, wenn du den Termin-Button in deiner Follow-Up-Mail setzt.

Auswertung zum Keyword Topic Clustering für Google Ads mit ChatGPT for Google Colab

Passend dazu kannst du zum Keyword Topic Clustering für Google Ads auch einen automatischen Bericht mit ChatGPT for Google Colab schreiben lassen, und zwar über die Rohdatenverschriftlichung. Damit kann ChatGPT direkt eine Erklärung schreiben über Rückschlüsse auf die Werbestrategie. Lade dazu einfach die CSV-Datei zum Google Ads Keyword Topic Clustering herunter, importiere diesen in Google Drive als Google-Sheets-Tabelle und hieve die Daten in Google Colab (schaue dazu in die Anleitung zur Rohdatenverschriftlichung mit ChatGPT for Google Colab). Das rundet deine Mitbewerberanalyse beziehungsweise dein Dossier für einen Kunden-Report ab.

Mit der Rohdatenverschriftlichung via ChatGPT for Google Colab kannst du deine Daten aus dem Keyword Topic Clustering für Google Ads direkt als Bericht verschriftlichen, um eine Einschätzung zu den bedienten Werbethemen verschriftlicht zu haben (für Mitbewerberanalysen und Dossiers).

Mit der Rohdatenverschriftlichung via ChatGPT for Google Colab kannst du auch aus dem Keyword Topic Clustering Schlussfolgerungen über die Werbestrategie des zugrundeliegenden Keyword-Sets aus Google Ads ziehen.

Fertiges Dosser für Keyword Topic Clustering aus Google Ads

Fertig! Hier habe ich ein Beispiel für Google-Ads-Keywords aus der Immobilienbranche. In diesem Keyword-Set sieht man im Streudiagramm auf einen Blick, welche Keyword Topics mit welcher Gewichtung bedient werden. Außerdem gibt die Rohdatenverschriftlichung mit ChatGPT for Google Colab gleich eine Einschätzung über die wahrscheinlichen Werbeziele des Werbetreibenden. Der Zeitaufwand für eine solche Google Ads Account-Analyse – beziehungsweise Mitbewerbeanalyse – unter 10 Minuten. Das eignet sich also sehr gut, um viele Mitbewerber mit ihren Keywords (aus Sistrix, Ahrefs oder Semrush) zu analysieren, um anhand der Dossiers zu sehen, welche Bereiche einer Branche am stärksten bedient werden und mutmaßlich über längere Zeiträume erfolgreich laufen und / oder aktuell im Trend sind.

So würde ein einfaches, fertiges Dossier mit Google Ads Keyword Topic Clustering und Rohdatenverschriftlichung für eine Account-Analyse und/oder Mitbewerberanalyse aussehen.

Überblick: Keyword Topic Clustering für Google Ads auf Hugging Face von Zayed Uddin Chowdhury

Die Hugging-Face-App von Zayed Uddin Chowdhury ermöglicht dir das Keyword Clustering für Google Ads durch die Verwendung von Machine-Learning-Modellen. Dadurch können Werbetreibende und Marketingexperten einen sehr schnell einen Überblick in einem Streudiagramm über hunderte von Keywords aus ihren eigenen Google Ads Accounts oder von Mitbewerbern gewinnen, da diese automatisch in Oberkategorien geclustert und sortiert werden. Du kannst hierbei entweder eigene Keywords aus Google Ads Accounts extrahieren oder die Keywords von Mitbewerbern analysieren. Dank der Möglichkeit, CSV-Dateien herunterzuladen und in die App zu importieren, gestaltet sich dieser Prozess unkompliziert. Du kannst auch Tools wie Sistrix, Semrush oder Ahrefs nutzen, um die Google-Ads-Keywords oder Anzeigentexte von Mitbewerbern zu erfassen.

Der große Vorteil des Google Ads Keyword Topic Clusterings sind die schnellen Einblicken in die Themengebiete und deren Gewichtungen in einem Google Ads Account oder bei Mitbewerbern. Das Streudiagramm visualisiert die Themengewichtungen und Prioritäten auf einen Blick, was besonders bei der Mitbewerberanalyse wertvolle Erkenntnisse liefert.

Wie funktioniert die App auf Hugging Face? Nach dem Hochladen der CSV-Datei und der Auswahl des Machine-Learning-Modells startet die App die Datenverarbeitung und präsentiert die Keyword Topic Cluster übersichtlich im Streudiagramm. Werbetreibende erhalten nicht nur einen klaren Überblick über die Leistung ihrer eigenen Keywords, sondern auch wertvolle Einblicke in die Strategien ihrer Mitbewerber, je nachdem, welche Datensätze eingespielt werden.

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